CN109255169B - 基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法 - Google Patents
基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109255169B CN109255169B CN201810984416.XA CN201810984416A CN109255169B CN 109255169 B CN109255169 B CN 109255169B CN 201810984416 A CN201810984416 A CN 201810984416A CN 109255169 B CN109255169 B CN 109255169B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- individual
- signal
- individuals
- generation
- population
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 title claims abstract description 21
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 32
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 20
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 claims description 50
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 23
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 9
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 7
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000011664 nicotinic acid Substances 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
- G06F17/141—Discrete Fourier transforms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
- G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Discrete Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法，利用M个阵元构成的均匀线阵接收K个宽带、远场非相干信号，通过离散傅里叶变换将宽带信号分成多个窄带信号，每个窄带下的信号数据协方差矩阵特征分解，得到信号子空间和噪声子空间，根据信号子空间和噪声子空间的正交性，利用噪声子空间构造零谱，通过向信号子空间的正交投影抑制噪声增强信号，利用罚函数的设置修改遗传算法的选择原则，从而适应宽带多个信号到达角的估计，本发明方法融合了遗传算法的高效搜索优势和MUSIC算法超分辨的优势，在保持参数的高分辨性能不变的前提下，大大缩短了谱峰搜索的时间，本发明方法简单易于工程实现，有效解决了宽带多信号的到达角估计问题。
Description
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，尤其涉及一种遗传算法宽带多信号到达角估计方法。
背景技术
以多重信号分类(MUSIC)算法为代表的子空间类高分辨算法，具有精度高，分辨能力强的优点，在实际中得到了广泛的应用，然而MUSIC算法需要在阵列的全部可视范围内进行谱峰搜索，因此计算量非常大，影响了到达角估计算法的实时性，为了降低MUSIC算法的计算量，提高运算速度，将遗传算法和MUSIC算法相结合，发挥二者共同的优势，提高MUSIC算法的实时性。遗传算法是最常用的一类仿生算法，该算法的核心思想为达尔文生物进化论中的“物竞天择，适者生存”原则，通过将具体的自然界的生物种群进化过程采用数学工具进行高度抽象，从而得到全局最优解的搜索方法，该算法对目标值的探求仅仅只需要具体问题对应的目标函数，而且遗传算法具有自动学习、自动收敛至最优解的优势。遗传算法根据概率进行极值搜索，不同于MUSIC算法对可视范围所有角度进行遍历搜索，大幅度减少了计算量，从而缩短了谱峰搜索的时间，因此逐渐在实际应用中得到普及。一般的遗传算法只能得到全局内的一个最优值不能直接应用宽带多信号到达角的估计。本发明方法将遗传算法应用于宽带多个信号到达角的估计，通过傅里叶变换将宽带信号变成多个窄带信号，通过罚函数的设置修改遗传算法的选择原则，从而适应宽带多个信号到达角的估计，本发明方法发挥了遗传算法的高效搜索优势和MUSIC算法超分辨的优势，本发明方法有很好的参数估计性能和很好的实时性，可以有效估计宽带多个信号的到达角。
发明内容
本发明的目的是提供一种可以有效解决宽带多个信号的到达角估计问题。
为了实现上述目的，本发明采取如下的技术解决方案：
接收阵列由M个均匀布置于X轴上的阵元构成，所述阵元为普通的全向天线，阵元间隔小于或者等于入射信号最小波长的一半；
步骤一、K个宽带、远场信号入射到该接收阵列上，阵列的N次快拍数据构成接收阵列数据矩阵Y＝[Y1，Y2，…，YN]；
步骤二、将Y1，Y2，…，YN都均匀分成L段，每段有J个数据，对每段数据进行离散傅里叶变换得到J个频点的频域数据矩阵[Y(f1)，Y(f2)，…，Y(fj)，…，Y(fJ)]，由频域数据求J个频点对应的数据协方差矩阵[RY(f1)，RY(f2)，…，RY(fj)，…，RY(fJ)]，对第j个频点下的数据协方差矩阵RY(fj)进行特征分解得到第j个频点fj下的的信号子空间Us(fj)和噪声子空间Un(fj)，每一个频点下的数据协方差矩阵都进行这样的处理；
步骤三、利用频率变换矩阵将参考频点的信号子空间转换成各个频点对应的信号子空间，利用正交投影抑制信号子空间中混入的噪声分量，从而净化信号子空间，并根据信号子空间和噪声子空间的正交特性得到谱函数。
选择fr为参考频率点，fr∈[f1，…，fj，…，fJ]，Us(fr)是参考频点fr下的信号子空间，将参考点处的信号子空间映射到入射角θ对应的J个频率点的信号子空间分别为：U(f1，θ)，U(f2，θ)，…，U(fj，θ)，…，U(fJ，θ)其中U(fj，θ)＝Ф(Δfj，θ)Us(fr)，Δfj＝fj-fr为频率差，Ф(Δfj，θ)为频率变换矩阵，
构造投影矩阵P(f1，θ)，P(f2，θ)，…，P(fj，θ)，…，P(fJ，θ)，其中P(fj，θ)＝a(fj，θ)(aH(fj，θ)a(fj，θ))-1aH(fj，θ)，其中a(fj，θ)为阵列导向矢量，
利用投影矩阵净化J个频率点的信号子空间：
U′(f1，θ)，U′(f2，θ)，…，U′(fj，θ)，…，U′(fJ，θ)，其中U′(fj，θ)＝P(fj，θ)U(fj，θ)根据信号子空间和噪声子空间的正交特性，构造零谱D(θ)＝[U′(f1，θ)HUn(f1)，U′(f2，θ)HUn(f2)，...，U′(fJ，θ)HUn(fJ)]，其中θ为入射角范围内任意可能的角；
步骤四、利用零谱D(θ)构造目标函数，利用遗传算法进行谱峰搜索，通过罚函数的设置，进行多目标搜索，得到最终DOA的估计值
(1)在[-90°，90°]范围内均匀抽取N个角度值作为N个个体染色体，并将这N个个体染色体用Q位二进制数表示
第一代中的N个个体染色体，每个染色体的长度是Q，N个个体染色体构成第一代种群p(1)，第二代中的N个个体染色体构成第二代种群p(2)，个体染色体的Q位二进制数编码表示为
按照同样的表示方式第s代中的N个个体染色体构成第s代种群p(s)，个体染色体的Q位二进制数的编码为
(2)构建第s-1代种群内第n个体
对应的J个导向矢量的分别为：
计算个体
对应的适应度
的数值，按照相同的方式计算第s-1代种群中所有个体染色体的适应度数值；其中
trace(·)表示取矩阵的迹；
(3)依据个体的适应度值进行排序，选择适应度高的L个个体染色体(L＜N)；
(4)在总的N个染色体中选择优良个体pC (s-1)进行交叉得到新一代个体pC (s)；
(5)将剩下的N-pC (s-1)个个体染色体进行变异运算得到新的染色体pm (s)；
(6)新种群中的个体染色体数目为L+pC (s)+pm (s)；计算新种群中任意两个个体之间的海明距离：
(7)如果Hm(s)＜D，则对其中适应度低的个体用罚函数Pmin来替代原来的适应度函数，如果Hm(s)≥D，不做任何处理，D为设置的门限，
表示第s代种群中第ni个个体染色体的Q位二进制编码中的第q位，
表示第s代种群中第nj个个体的Q位二进制编码中的第q位，比较个体
和个体
的适应度大小，特别地，如
罚函数
则个体
的适应度经罚函数替代后变为
T＞＞1的实数，对所有的个体用罚函数进行处理之后，依据个体的适应度值进行排序，新种群中适应度较大的前N个个体保留并记录为p(s)；
(8)当s＜Sfinal时，更新进化代数标记s＝s+1，并将(8)中前popsize个个体作为新的初始种群p(k)，当s＝Sfinal，停止迭代，此时得到最优个体集合
上述N个最优个体中适应度最大的前K个个体就是信号的到达角的二进制编码，解码后得到最终DOA的估计值
特别地，选择操作的目的是进行优胜劣汰，使高适应值以更大概率生存，计算第s代的第n个个体的适应度为
计算每个个体被选择的概率
其中
接下来在0到1区间里产生均匀分布随机数
如果
则选择个体n，否则不选择个体n，直到所有的个体都按照这个方式进行判断，选出第s代种的N个个体中的优良个体pC (s)。
特别地，交叉运算过程，例如编码长度为10位的单点交叉运算，两个父代个体的编码分别为：父代1为1001101001，父代2为0110111010，选择一个交叉点，这里假设选择第5位，即将其从中间位置分成两段编码，父代1为10011 01001，父代2为01101 11010，随机产生[0，1]范围内的随机数rc，若随机数rc小于交叉概率
一般在0.25至1之间，则进行交叉，则产生的两个子代个体为1001111010和01101 01001，子代实际是将父代的两段基因进行了拼接；
特别地，变异过程随机选择一个个体，随机产生[0，1]范围内的随机数rm，如果rm小于变异概率
则进行变异操作，例如染色体编码长度为10，可产生长度为10的0、1随机数，对应位是0则不变化原编码，对应位是1则进行变异，一般取变异概率Pm在0.001至0.1之间。
特别地，选择操作的目的是进行优胜劣汰，使高适应值以更大概率生存，计算第s代的第n个个体的适应度为
计算每个个体被选择的概率
其中
接下来在0到1区间里产生均匀分布随机数
如果
则选择个体n，否则不选择个体n，直到所有的个体都按照这个方式进行判断，选出第s代种的N个个体中的优良个体pC (s)。
特别地，交叉运算过程，例如编码长度为10位的单点交叉运算，两个父代个体的编码分别为：父代1为1001101001，父代2为0110111010，选择一个交叉点，这里假设选择第5位，即将其从中间位置分成两段编码，父代1为10011 01001，父代2为01101 11010，随机产生[0，1]范围内的随机数rc，若随机数rc小于交叉概率
一般在0.25至1之间，则进行交叉，则产生的两个子代个体为1001111010和01101 01001，子代实际是将父代的两段基因进行了拼接；
特别地，变异过程随机选择一个个体，随机产生[0，1]范围内的随机数rm，如果rm小于变异概率
则进行变异操作，例如染色体编码长度为10，可产生长度为10的0、1随机数，对应位是0则不变化原编码，对应位是1则进行变异，一般取变异概率Pm在0.001至0.1之间。
前述步骤中的k＝1，...，K，为信号个数序号，m＝1，2，...，M，为阵元数序号l＝1，2，…，L为段的序号，j＝1，...，J为频点的序号；w＝1，...，D为相干信号组数序号，i为虚拟单位矢量；
本发明提出了基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法，该方法利用离散傅里叶变换将宽带信号变成多个窄带信号，在每个窄带下利用特征分解方法得到信号子空间和噪声子空间，通过矩阵变换和正交投影抑制噪声增强信号，利用罚函数改善种群中的个体分布从而将遗传算法推广到宽带多信号到达角的估计，本发明方法将遗传算法的高效搜索性能和MUSIC算法的高分辨性能相机结合，有很好的参数估计性能；
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中需要使用的附图做简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明阵列的结构示意图；
图2为本发明方法的流程图；
图3为两个信号源正交投影测试方法的空间谱；
图4为两个信号源本发明方法的空间谱；
图5为三个信号源正交投影测试方法的空间谱；
图6为三个信号源本发明方法的空间谱；
具体实施方式
为了让本发明的上述和其它目的、特征及优点能更明显，下文特举本发明实施例，并配合所附图示，做详细说明如下。
图1所示为本发明实施例的阵列结构示意图，本发明的阵列是由12个标量传感器组成的ULA，阵元间距为载波频率对应波长的一半；
参照图1，本发明的多径效应下的宽带相干信号到达角估计方法的步骤如下M个阵元构成的均匀线阵接收K个多径效应下的远场、宽带、相干信号，K为入射声源信号的数量，K≤M，
步骤一、K个宽带、远场信号入射到该接收阵列上，阵列的N次快拍数据构成接收阵列数据矩阵Y＝[Y1，Y2，…，YN]；
步骤二、将Y1，Y2，…，YN都均匀分成L段，每段有J个数据，对每段数据进行离散傅里叶变换得到J个频点的频域数据矩阵[Y(f1)，Y(f2)，…，Y(fj)，…，Y(fJ)]，由频域数据求J个频点对应的数据协方差矩阵[RY(f1)，RY(f2)，…，RY(fj)，…，RY(fJ)]，对第j个频点下的数据协方差矩阵RY(fj)进行特征分解得到第j个频点fj下的的信号子空间Us(fj)和噪声子空间Un(fj)，每一个频点下的数据协方差矩阵都进行这样的处理；
步骤三、利用频率变换矩阵将参考频点的信号子空间转换成各个频点对应的信号子空间，利用正交投影抑制信号子空间中混入的噪声分量，从而净化信号子空间，并根据信号子空间和噪声子空间的正交特性得到谱函数。
选择fr为参考频率点，fr∈[f1，…，fj，…，fJ]，Us(fr)是参考频点fr下的信号子空间，将参考点处的信号子空间映射到入射角θ对应的J个频率点的信号子空间分别为：U(f1，θ)，U(f2，θ)，…，U(fj，θ)，…，U(fJ，θ)其中U(fj，θ)＝Ф(Δfj，θ)Us(fr)，Δfj＝fj-fr为频率差，Ф(Δfj，θ)为频率变换矩阵，
构造投影矩阵P(f1，θ)，P(f2，θ)，…，P(fj，θ)，…，P(fJ，θ)，其中P(fj，θ)＝a(fj，θ)(aH(fj，θ)a(fj，θ))-1aH(fj，θ)，其中a(fj，θ)为阵列导向矢量，
利用投影矩阵净化J个频率点的信号子空间：
U′(f1，θ)，U′(f2，θ)，…，U′(fj，θ)，…，U′(fJ，θ)，其中U′(fj，θ)＝P(fj，θ)U(fj，θ)根据信号子空间和噪声子空间的正交特性，构造零谱D(θ)＝[U′(f1，θ)HUn(f1)，U′(f2，θ)HUn(f2)，...，U′(fJ，θ)HUn(fJ)]，其中θ为入射角范围内任意可能的角；
步骤四、利用零谱D(θ)构造目标函数，利用遗传算法进行谱峰搜索，通过罚函数的设置，进行多目标搜索，得到最终DOA的估计值
(1)在[-90°，90°]范围内均匀抽取N个角度值作为N个个体染色体，并将这N个个体染色体用Q位二进制数表示
第一代中的N个个体染色体，每个染色体的长度是Q，N个个体染色体构成第一代种群p(1)，第二代中的N个个体染色体构成第二代种群p(2)，个体染色体的Q位二进制数编码表示为
按照同样的表示方式第s代中的N个个体染色体构成第s代种群p(s)，个体染色体的Q位二进制数的编码为
(2)构建第s-1代种群内第n个体
对应的J个导向矢量的分别为：
计算个体
对应的适应度
的数值，按照相同的方式计算第s-1代种群中所有个体染色体的适应度数值；其中
trace(·)表示取矩阵的迹；
(3)依据个体的适应度值进行排序，选择适应度高的L个个体染色体(L＜N)；
(4)在总的N个染色体中选择优良个体pC (s-1)进行交叉得到新一代个体pC (s)；
(5)将剩下的N-pC (s-1)个个体染色体进行变异运算得到新的染色体pm (s)；
(6)新种群中的个体染色体数目为L+pC (s)+pm (s)；计算新种群中任意两个个体之间的海明距离：
(7)如果Hm(s)＜D，则对其中适应度低的个体用罚函数Pmin来替代原来的适应度函数，如果Hm(s)≥D，不做任何处理，D为设置的门限，
表示第s代种群中第ni个个体染色体的Q位二进制编码中的第q位，
表示第s代种群中第nj个个体的Q位二进制编码中的第q位，比较个体
和个体
的适应度大小，特别地，如
罚函数
则个体
的适应度经罚函数替代后变为
T＞＞1的实数，对所有的个体用罚函数进行处理之后，依据个体的适应度值进行排序，新种群中适应度较大的前N个个体保留并记录为p(s)；
(8)当s＜Sfinal时，更新进化代数标记s＝s+1，并将(8)中前popsize个个体作为新的初始种群p(k)，当s＝Sfinal，停止迭代，此时得到最优个体集合
上述N个最优个体中适应度最大的前K个个体就是信号的到达角的二进制编码，解码后得到最终DOA的估计值
特别地，选择操作的目的是进行优胜劣汰，使高适应值以更大概率生存，计算第s代的第n个个体的适应度为
计算每个个体被选择的概率
其中
接下来在0到1区间里产生均匀分布随机数
如果
则选择个体n，否则不选择个体n，直到所有的个体都按照这个方式进行判断，选出第s代种的N个个体中的优良个体pC (s)。
特别地，交叉运算过程，例如编码长度为10位的单点交叉运算，两个父代个体的编码分别为：父代1为1001101001，父代2为0110111010，选择一个交叉点，这里假设选择第5位，即将其从中间位置分成两段编码，父代1为10011 01001，父代2为01101 11010，随机产生[0，1]范围内的随机数rc，若随机数rc小于交叉概率
一般在0.25至1之间，则进行交叉，则产生的两个子代个体为1001111010和01101 01001，子代实际是将父代的两段基因进行了拼接；
特别地，变异过程随机选择一个个体，随机产生[0，1]范围内的随机数rm，如果rm小于变异概率
则进行变异操作，例如染色体编码长度为10，可产生长度为10的0、1随机数，对应位是0则不变化原编码，对应位是1则进行变异，一般取变异概率Pm在0.001至0.1之间。
特别地，选择操作的目的是进行优胜劣汰，使高适应值以更大概率生存，计算第s代的第n个个体的适应度为
计算每个个体被选择的概率
其中
接下来在0到1区间里产生均匀分布随机数
如果
则选择个体n，否则不选择个体n，直到所有的个体都按照这个方式进行判断，选出第s代种的N个个体中的优良个体pC (s)。
特别地，交叉运算过程，例如编码长度为10位的单点交叉运算，两个父代个体的编码分别为：父代1为1001101001，父代2为0110111010，选择一个交叉点，这里假设选择第5位，即将其从中间位置分成两段编码，父代1为10011 01001，父代2为01101 11010，随机产生[0，1]范围内的随机数rc，若随机数rc小于交叉概率
一般在0.25至1之间，则进行交叉，则产生的两个子代个体为1001111010和01101 01001，子代实际是将父代的两段基因进行了拼接；
特别地，变异过程随机选择一个个体，随机产生[0，1]范围内的随机数rm，如果rm小于变异概率
则进行变异操作，例如染色体编码长度为10，可产生长度为10的0、1随机数，对应位是0则不变化原编码，对应位是1则进行变异，一般取变异概率Pm在0.001至0.1之间。
前述步骤中的k＝1，...，K，为信号个数序号，m＝1，2，...，M，为阵元数序号l＝1，2，…，L为段的序号，j＝1，...，J为频点的序号；w＝1，...，D为相干信号组数序号，i为虚拟单位矢量；
本发明方法通过离散傅里叶变换将宽带信号变成多个窄带信号，通过向信号子空间的投影抑制了噪声增强了信号，通过遗传算法和MUSIC算法的有机结合发挥遗传算法的高效搜索优势和MUSIC算法的高分辨性能优势，大大提高了算法的实时性，仿真实验证明本发明方法有很好的解相干能力；
本发明的效果可以通过以下的仿真结果进一步说明：
仿真实验条件如下：
图1所示为本发明实施例的阵列结构示意图，分别对比双宽带非相干信源9°，12°以及三宽带非相干信源10°，20°，30°入射阵列后正交投影测试方法和本发明方法得到的空间谱，载波频率1GHz，入射宽带信号中心频率为100Hz，带宽为20Hz，图3为信噪比为10dB时正交投影测试方法的空间谱。图4为10dB时本发明方法的空间谱，从图中可以看出正交投影测试算法的效果较差，不仅真实DOA位置的谱峰分辨率不够高，而且两侧出现较为明显的伪峰，严重影响了到达角的估计性能，从图4中可以看出本发明方法的在真实DOA处的谱峰十分尖锐，而且伪峰的幅度大大减小，并远离真实DOA的谱峰，不会影响DOA的正确估计；图5为三信号源情况下正交测试方法的空间谱，图6为三个信号源情况下本发明方法的空间谱，从图中可以看出正交投影测试方法的谱峰图仍然存在严重的伪峰且伪峰在真实信号中间影响到达角的估计，而本发明方可以得到了精准有效的DOA估计值；本发明方法是一种十分有效并且易于工程实现的宽带多信号到达角估计方法；
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (1)
1.基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法，其特征在于：
方法所用的接收阵列由M个等间隔布置于x轴的阵元构成的均匀线阵，阵元间隔分别为载波频率中心频率对应的半波长；
步骤一、K个宽带、远场信号入射到该接收阵列上，阵列的N次快拍数据构成接收阵列数据矩阵Y＝[Y1，Y2，…，YN]；
步骤二、将Y1，Y2，…，YN都均匀分成L段，每段有J个数据，对每段数据进行离散傅里叶变换得到J个频点的频域数据矩阵[Y(f1)，Y(f2)，…，Y(fj)，…，Y(fJ)]，由频域数据求J个频点对应的数据协方差矩阵[RY(f1)，RY(f2)，…，RY(fj)，…，RY(fJ)]，对第j个频点下的数据协方差矩阵RY(fj)进行特征分解得到第j个频点fj下的的信号子空间Us(fj)和噪声子空间Un(fj)，每一个频点下的数据协方差矩阵都进行这样的处理；
步骤三、利用频率变换矩阵将参考频点的信号子空间转换成各个频点对应的信号子空间，利用正交投影抑制信号子空间中混入的噪声分量，从而净化信号子空间，并根据信号子空间和噪声子空间的正交特性得到谱函数；
选择fr为参考频率点，fr∈[f1，…，fj，…，fJ]，Us(fr)是参考频点fr下的信号子空间，将参考点处的信号子空间映射到入射角θ对应的J个频率点的信号子空间分别为：U(f1，θ)，U(f2，θ)，…，U(fj，θ)，…，U(fJ，θ)其中U(fj，θ)＝Φ(Δfj，θ)Us(fr)，Δfj＝fj-fr为频率差，Φ(Δfj，θ)为频率变换矩阵，
构造投影矩阵P(f1，θ)，P(f2，θ)，…，P(fj，θ)，…，P(fJ，θ)，其中P(fj，θ)＝a(fj，θ)(aH(fj，θ)a(fj，θ))-1aH(fj，θ)，其中a(fj，θ)为阵列导向矢量，
利用投影矩阵净化J个频率点的信号子空间：U′(f1，θ)，U′(f2，θ)，…，U′(fj，θ)，…，U′(fJ，θ)，其中U′(fj，θ)＝P(fj，θ)U(fj，θ)根据信号子空间和噪声子空间的正交特性，构造零谱D(θ)＝[U′(f1，θ)HUn(f1)，U′(f2，θ)HUn(f2)，...，U′(fJ，θ)HUn(fJ)]，其中θ为入射角范围内任意可能的角；
步骤四、利用零谱D(θ)构造目标函数，利用遗传算法进行谱峰搜索，通过罚函数的设置，进行多目标搜索，得到最终DOA的估计值
(1)在[-90°，90°]范围内均匀抽取N个角度值作为N个个体染色体，并将这N个个体染色体用Q位二进制数表示
第一代中的N个个体染色体，每个染色体的长度是Q，N个个体染色体构成第一代种群p(1)，第二代中的N个个体染色体构成第二代种群p(2)，个体染色体的Q位二进制数编码表示为
按照同样的表示方式第s代中的N个个体染色体构成第s代种群p(s)，个体染色体的Q位二进制数的编码为
(2)构建第s-1代种群内第n个体
对应的J个导向矢量的分别为：
计算个体
对应的适应度
的数值，按照相同的方式计算第s-1代种群中所有个体染色体的适应度数值；其中
trace(·)表示取矩阵的迹；
(3)依据个体的适应度值进行排序，选择适应度高的L个个体染色体(L＜N)；
(4)在总的N个染色体中选择优良个体pC (s-1)进行交叉得到新一代个体pC (s)；
(5)将剩下的N-pC (s-1)个个体染色体进行变异运算得到新的染色体pm (s)；
(6)新种群中的个体染色体数目为L+pC (s)+pm (s)；计算新种群中任意两个个体之间的海明距离：
(7)如果Hm(s)＜D，则对其中适应度低的个体用罚函数Pmin来替代原来的适应度函数，如果Hm(s)≥D，不做任何处理，D为设置的门限，
表示第s代种群中第ni个个体染色体的Q位二进制编码中的第q位，
表示第s代种群中第nj个个体的Q位二进制编码中的第q位，比较个体
和个体
的适应度大小，特别地，如
罚函数
则个体
的适应度经罚函数替代后变为
T＞＞1的实数，对所有的个体用罚函数进行处理之后，依据个体的适应度值进行排序，新种群中适应度较大的前N个个体保留并记录为p(s)；
(8)当s＜Sfinal时，更新进化代数标记s＝s+1，并将(8)中前popsize个个体作为新的初始种群p(k)，当s＝Sfinal，停止迭代，此时得到最优个体集合
上述N个最优个体中适应度最大的前K个个体就是信号的到达角的二进制编码，解码后得到最终DOA的估计值
前述步骤中的k＝1，...，K，为信号个数序号，s＝1，2，…Sfinal进化代数序号；m＝1，2，...，M，为阵元数序号l＝1，2，…，L为段的序号，j＝1，...，J为频点的序号；w＝1，...，D为相干信号组数序号，i为虚拟单位矢量。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810984416.XA CN109255169B (zh) | 2018-08-27 | 2018-08-27 | 基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810984416.XA CN109255169B (zh) | 2018-08-27 | 2018-08-27 | 基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109255169A CN109255169A (zh) | 2019-01-22 |
| CN109255169B true CN109255169B (zh) | 2023-03-24 |
Family
ID=65050442
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810984416.XA Active CN109255169B (zh) | 2018-08-27 | 2018-08-27 | 基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109255169B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110457796B (zh) * | 2019-07-29 | 2023-04-18 | 南京大学 | 无规平面差分传声器阵列阵元位置的优化方法 |
| CN110716171A (zh) * | 2019-08-28 | 2020-01-21 | 上海无线电设备研究所 | 一种基于遗传算法的极化doa联合估计方法 |
| CN110835128B (zh) * | 2019-11-26 | 2021-12-07 | 陈文印 | 一种基于水质实时净化水质量的净水器及方法 |
| CN112363109B (zh) * | 2020-11-12 | 2023-06-23 | 西安科技大学 | 一种基于宽带强弱临近信号的加权波达方向估计方法 |
| CN113325365B (zh) * | 2021-05-18 | 2023-01-03 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于四元数的相干信号二维doa估计方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101349742A (zh) * | 2008-08-29 | 2009-01-21 | 西安电子科技大学 | 用于宽带相控阵阵元间距优化和频域多目标测频测向方法 |
| CN102013911A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-04-13 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于门限检测的宽带信号波达方向估计方法 |
| CN104090260A (zh) * | 2014-07-15 | 2014-10-08 | 哈尔滨工程大学 | 一种用于搜索doa估计最优天线布放的方法 |
| WO2016197444A1 (zh) * | 2015-06-09 | 2016-12-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现拍摄的方法及终端 |
| CN106932087A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-07-07 | 陕西理工大学 | 圆形声矢量传感器阵列近场源多参数估计方法 |
| CN108293172A (zh) * | 2015-10-08 | 2018-07-17 | 波尔特公司 | 用于追踪对象的到达角度定位系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102009020216A1 (de) * | 2009-05-07 | 2010-12-09 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Konzept zum Bestimmen eines Schätzwerts einer Lage eines Empfangselements |
| CN102892188B (zh) * | 2012-10-09 | 2016-07-06 | 中兴通讯股份有限公司 | 通信网络中基于遗传算法的上行功率控制方法及装置 |
-
2018
- 2018-08-27 CN CN201810984416.XA patent/CN109255169B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101349742A (zh) * | 2008-08-29 | 2009-01-21 | 西安电子科技大学 | 用于宽带相控阵阵元间距优化和频域多目标测频测向方法 |
| CN102013911A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-04-13 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于门限检测的宽带信号波达方向估计方法 |
| CN104090260A (zh) * | 2014-07-15 | 2014-10-08 | 哈尔滨工程大学 | 一种用于搜索doa估计最优天线布放的方法 |
| WO2016197444A1 (zh) * | 2015-06-09 | 2016-12-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现拍摄的方法及终端 |
| CN108293172A (zh) * | 2015-10-08 | 2018-07-17 | 波尔特公司 | 用于追踪对象的到达角度定位系统 |
| CN106932087A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-07-07 | 陕西理工大学 | 圆形声矢量传感器阵列近场源多参数估计方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于对称谱的宽带相干信号快速DOA估计;曾耀平等;《计算机应用》;20131201(第12期);全文 * |
| 聚焦的子空间正交性测试宽带DOA估计方法;蔡进等;《信号处理》;20180225(第02期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109255169A (zh) | 2019-01-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109255169B (zh) | 基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法 | |
| Wu et al. | Deep convolution network for direction of arrival estimation with sparse prior | |
| Liu et al. | An efficient maximum likelihood method for direction-of-arrival estimation via sparse Bayesian learning | |
| CN111707985A (zh) | 基于协方差矩阵重构的off-grid DOA估计方法 | |
| CN103888145B (zh) | 一种重构信号的方法 | |
| Gan et al. | Direction‐of‐arrival estimation for uncorrelated and coherent signals in the presence of multipath propagation | |
| CN103944578B (zh) | 一种多信号的重构方法 | |
| CN109901101A (zh) | 基于电磁矢量传感器互质阵列相干信号到达角估计方法 | |
| CN105069760A (zh) | 一种基于f型双链量子遗传算法的小波阈值图像去噪方法 | |
| CN113376569B (zh) | 基于最大似然的嵌套阵稀疏表示波达方向估计方法 | |
| CN112699735A (zh) | 基于深度学习的近场源定位方法 | |
| CN104123462A (zh) | 实多项式求根实现均匀线阵的谱music方法 | |
| CN114462454A (zh) | 基于深度学习的无网格信号源doa估计方法 | |
| Li et al. | Improving the performance of GA–ML DOA estimator with a resampling scheme | |
| CN108614235B (zh) | 一种多鸽群信息交互的单快拍测向方法 | |
| KR20190001170A (ko) | 신호의 도래각을 추정하는 방법 및 장치 | |
| Tang et al. | Off-grid DOA estimation with mutual coupling via block log-sum minimization and iterative gradient descent | |
| Jalali et al. | Comparing accuracy for ML, MUSIC, ROOT-MUSIC and spatially smoothed algorithms for 2 users | |
| CN116359834A (zh) | 一种基于嵌套阵列改进的samp的波达方向估计方法 | |
| Changgan et al. | An improved forward/backward spatial smoothing root-MUSIC algorithm based on signal decorrelation | |
| CN107179521B (zh) | 一种低复杂度的鲁棒子空间估计方法 | |
| CN115932714A (zh) | 一种基于双曲正切核相关熵的单快拍波达方向估计方法 | |
| Yang et al. | Deep contrastive clustering for signal deinterleaving | |
| Chen et al. | A Novel ULA‐Difference‐Coarray‐Based DOA Estimation Method for General Coherent Signals | |
| CN113783809A (zh) | 基于二进制人工藻类机理的Massive MIMO信道估计方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |